声明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景与研究目的
1.2 国内外研究现状及其分析
1.2.1 大数据
1.2.2 复杂事件处理
1.2.3 证券市场监测系统
1.2.4 CEP在可疑事件监测系统中的应用
2 相关理论
2.1 事件
2.1.1 事件定义
2.1.2 事件关系
2.2 事件驱动
2.2.1 事件驱动架构的产生
2.2.2 事件处理
2.2.3 复杂事件处理
2.3 复杂事件处理的相关技术
2.3.1 复杂事件描述语言
2.3.2 规则引擎
2.3.3 事件处理引擎
2.4 复杂事件处理引擎技术
2.4.1 Microsoft StreamInsight引擎
2.4.2 Esper引擎
3 关键技术
3.1 总体架构
3.1.1 业务系统层
3.1.2 输入/输出适配层
3.1.3 监测处理层
3.1.4 信息处理层
3.2 StreamInsight引擎在可疑事件监测中的关键技术
3.2.1 事件窗口
3.2.2 适配器
4 证券监测中的复杂事件描述
4.1 主要违法交易行为
4.1.1 对敲
4.1.2 洗盘
4.2 复杂事件的描述语言及相关定义
4.2.1 事件的定义
4.2.2 事件的时间关系模型
4.2.3 操作符及函数的定义
4.3 证券市场违法交易行为的事件代数描述
4.3.1 对敲行为异常表示
4.3.2 洗盘行为异常表示
4.4 证券市场违法交易行为的XML描述
4.4.1 XML语言标签构建
4.4.2 简单事件定义
4.4.3 复杂事件定义
5 证券交易复杂事件实例验证
5.1 StreamInsight复杂事件的构造过程
5.2 复杂事件的应用实现
5.2.1 应用环境设置
5.2.2 程序设计流程
5.2.3 异常事件结果判别
5.2.4 结果分析
6 总结与展望
6.1 本文工作回顾总结
6.2 研究局限性
6.3 下阶段研究内容
参考文献
附录
附录1:系统开发关键代码
附录2:数据模拟异常事件数据
攻读学位期间的研究成果
致谢
浙江理工大学;